RSS聚合工具免费版
RSS聚合工具免费版,自动读取配置的RSS链接,抓取并合并多源报道,通过历史日志核对实现增量推送,生成高信息密度的纯文本简报。核心能力: - 自动读取RSS链接列表,抓取文章正文 - 跨源事件合并,避免同一事件重复出现 - 严格历史日志核对,实现纯增量推送 - 内容质量审查,过滤垃圾广告与水文 - 高信息密度纯文本排版,无Emoji 适用场景: - 个人用户…
天轰穿
@thcjp
What This Skill Does
Automatically reads a configured list of RSS feeds, fetches full article text, merges reports on the same event from multiple sources, filters out spam and low-quality content, and generates a plain-text daily briefing that only includes new items not previously pushed.
Replaces manually scanning multiple RSS feeds and deduplicating articles by automating the entire aggregation, filtering, and incremental delivery process.
When to Use It
- Generate a daily AI news briefing from multiple RSS sources
- Aggregate the latest posts from several tech blogs into one digest
- Collect and merge domain-specific news across AI, energy, and semiconductors
- Track new articles from a curated list of RSS feeds without duplicates
- Receive a clean, text-only summary of fresh content each time you run the tool
Install
$ openclaw skills install @thcjp/rss-aggregator-tool-freeRSS聚合工具(免费版)
概述
RSS聚合工具免费版是一款自动读取 RSS 链接列表、抓取文章正文、跨源合并报道并实现增量推送的工具。通过严格的历史日志核对机制,确保每日多次运行时只推送全新资讯,避免重复推送。最终生成高信息密度的纯文本简报,无 Emoji 干扰,适合高效阅读. 本版本聚焦核心的增量推送能力,适合个人用户每日资讯浏览和独立开发者跟踪技术动态。如需多频道推送、定时调度和 API 集成等高级能力,可升级至 PRO 版本.
核心能力
工作流程
输入格式
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | RSS聚合工具免费版处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
1. 资源读取与抓取 → 读取RSS链接,获取最新文章并通读正文
2. 内容过滤 → 质量审查 + 跨源事件合并
3. 严格核对记忆 → 对比历史日志,剔除已推送内容
4. 撰写与排版 → 按输出规范生成纯文本简报
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作
免费版能力边界
[支持] RSS链接列表自动读取
[支持] 文章正文抓取与通读
[支持] 内容质量审查(过滤垃圾/水文)
[支持] 跨源事件合并
[支持] 历史日志去重(增量推送)
[支持] 高密度纯文本排版
[限制] 不支持定时自动运行
[限制] 不支持多渠道推送(邮件/微信等)
[限制] 不支持自定义输出模板
[限制] 不支持API集成
处理: 解析工作流程的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回工作流程的响应数据,包含状态码、结果和日志.
核心功能执行
用input_params参数进行配置.
处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作 能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:抓取合并多源报道、去重历史推送、生成高密度、Markdown、聚合工具免费版、自动读取配置的、抓取并合并多源报、通过历史日志核对、实现增量推送、生成高信息密度的、核心能力、抓取文章正文、避免同一事件重复、严格历史日志核对、实现纯增量推送、过滤垃圾广告与水、高信息密度纯文本、Emoji等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.
核心功能执行(补充)
执行核心功能执行操作,使用input_params参数进行配置.
- 执行此能力时使用
input_params参数,支持创建/查询/导出操作
使用场景
场景一:每日AI资讯简报
用户每天需要获取AI领域的最新资讯,希望避免重复信息.
用户:帮我生成今日AI资讯简报
# ...
Agent 执行流程:
1. 读取配置的RSS链接列表
2. 抓取每篇文章的正文内容
3. 质量审查(过滤垃圾广告/水文)
4. 跨源合并(同一事件多篇报道合并)
5. 读取 pushed_history.log,剔除已推送内容
6. 将新资讯按规范排版输出
7. 将已推送内容追加到历史日志
示例输出:
今日AI资讯 (2026-07-18)
# ...
标题: OpenAI发布GPT-5多模态模型
# ...
摘要: OpenAI于7月18日正式发布GPT-5模型,支持文本、图像、音频和视频的多模态输入输出。新模型推理能力较GPT-4提升40%,支持100万token超长上下文,API调用价格降低30%。已向Plus用户开放,企业版将于下月推出.
# ...
链接:
https://example.com/article1
https://example.com/article2
# ...
标题: 国产AI芯片算力突破512 TOPS
# ...
摘要: 某国产芯片企业发布新一代AI推理芯片,采用7nm工艺,算力达512 TOPS(INT8),能效比达到15 TOPS/W,超越国际同类产品。已获得多家车企订单,预计Q4量产.
# ...
链接:
https://example.com/article3
场景二:技术博客聚合
开发者希望聚合多个技术博客的最新文章.
用户:帮我聚合今天的技术博客更新
# ...
Agent:
1. 读取技术博客RSS列表
2. 抓取最新文章
3. 质量审查
4. 去重合并
5. 生成技术简报
场景三:多领域资讯合并
用户关注多个领域,希望一次获取所有领域的最新资讯.
用户:帮我生成今日综合资讯简报,覆盖AI、新能源、半导体
# ...
Agent:
1. 读取多领域RSS配置
2. 分别抓取各领域文章
3. 跨领域去重合并
4. 历史日志核对
5. 按领域分组输出
不适用场景
以下场景RSS聚合工具免费版不适合处理:
- 逆向工程闭源API
- API安全渗透测试
- 非标准协议集成
触发条件
需要API集成、接口对接、Webhook配置、系统连接时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.
快速开始
Step 1:配置 RSS 链接
# 创建工作目录
mkdir -p ~/rss-aggregator
# ...
# 配置RSS链接列表
cat > ~/rss-aggregator/feeds.txt << 'EOF'
# AI资讯
https://feeds.example.com/ai-news.xml
https://feeds.example.com/tech-ai.xml
# ...
# 新能源
https://feeds.example.com/energy-news.xml
# ...
# 半导体
https://feeds.example.com/semiconductor.xml
# ...
# 综合科技
https://feeds.example.com/tech-general.xml
EOF
Step 2:初始化历史日志
# 创建历史推送日志(首次使用为空文件)
touch ~/rss-aggregator/pushed_history.log
echo "历史日志已初始化"
Step 3:生成简报
帮我生成今日资讯简报
Step 4:查看推送历史
# 查看已推送的文章
cat ~/rss-aggregator/pushed_history.log
响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.
示例
RSS 链接配置
# feeds.txt - RSS链接配置
# 格式:每行一个RSS链接,#开头为注释
# ...
# === AI 资讯 ===
https://feeds.example.com/ai-news.xml
https://feeds.example.com/ml-weekly.xml
https://feeds.example.com/ai-research.xml
# ...
# === 新能源 ===
https://feeds.example.com/energy-news.xml
https://feeds.example.com/ev-updates.xml
# ...
# === 半导体 ===
https://feeds.example.com/semiconductor.xml
https://feeds.example.com/chip-design.xml
# ...
# === 综合科技 ===
https://feeds.example.com/tech-general.xml
https://feeds.example.com/startup-news.xml
输出规范配置
# output_rules.yaml - 输出规范配置
edition: free
version: "1.0.0"
# ...
formatting:
# 头部日期
header_format: "今日AI资讯 (YYYY-MM-DD)"
header_dynamic_date: true
# ...
# 区块结构
block_structure:
- "标题:"
- "摘要:"
- "链接:"
block_separator: "\n\n" # 字段间空行
# ...
# 深度摘要要求
summary_requirements:
include_data: true # 包含具体数据
include_impact: true # 包含深层影响
objective_tone: true # 客观陈述
no_subjective: true # 无主观废话
# ...
# 排版约束
no_emoji: true # 禁止Emoji
pure_text: true # 纯文本
basic_markdown: true # 基础Markdown换行
# ...
# 数据源
hide_source: true # 隐藏RSS源名称
# ...
# 历史日志
history:
file: "~/rss-aggregator/pushed_history.log"
format: "title|link|date"
encoding: "utf-8"
# ...
# 质量审查
quality_filter:
spam_detection: true # 垃圾广告检测
low_quality_filter: true # 水文过滤
abuse_detection: true # 滥规言论检测
输出模板
今日AI资讯 (YYYY-MM-DD)
# ...
标题: [合并后的事件标题]
# ...
摘要: [详尽的核心摘要。多源合并时综合各方要点,提取最核心的数据、过程和结论。]
# ...
链接:
[原文链接 1]
[原文链接 2 (若有多个链接直接换行展示)]
# ...
标题: [下一条独立事件标题]
# ...
摘要: [下一条事件的详细摘要...]
# ...
链接:
[原文链接]
最佳实践
1. 合理配置 RSS 源数量
# 推荐 - 5-15个高质量源
配置5-15个核心RSS源,确保信息质量
# ...
# 不推荐 - 过多低质量源
配置50+个RSS源,导致信息过载和去重困难
2. 定期清理历史日志
# 定期清理超过30天的历史记录
# 保留最近30天的推送记录即可
tail -n 1000 ~/rss-aggregator/pushed_history.log > ~/rss-aggregator/pushed_history.tmp
mv ~/rss-aggregator/pushed_history.tmp ~/rss-aggregator/pushed_history.log
3. 按领域分组配置
# 按领域分组,便于管理
# feeds.txt
# === 核心关注 ===
[最重要的3-5个源]
# ...
# === 次要关注 ===
[补充信息源]
# ...
# === 备选 ===
[偶尔查看的源]
4. 利用增量推送避免信息重复
本工具的核心优势是增量推送。每次运行时自动对比历史记录,只推送全新内容。建议每日运行 1-3 次(如早中晚各一次),避免频繁运行导致每次只有少量更新.
5. 注意摘要质量
# 好的摘要示例
摘要: 某企业发布7nm AI芯片,算力512 TOPS,能效比15 TOPS/W,
已获多家车企订单,Q4量产。相比上代性能提升2倍,功耗降低40%.
# ...
# 差的摘要示例
摘要: 某企业发布了新芯片,性能很好,值得关注.
常见问题
Q1:免费版如何实现增量推送?
免费版通过维护 pushed_history.log 历史日志文件实现增量推送。每次运行时:
- 读取历史日志中已推送的标题和链接
- 对比当前获取的新文章
- 剔除已推送的内容
- 只输出全新资讯
- 将新推送的内容追加到历史日志
Q2:跨源合并是如何工作的?
当多个 RSS 源报道同一事件时,工具会:
- 分析文章内容的相似度
- 识别指向同一事件的多篇报道
- 合并为一条综合资讯
- 提取各方的补充细节
- 保留所有原文链接
Q3:历史日志会无限增长吗?
历史日志会持续增长。建议定期清理超过 30 天的记录,保持文件大小合理.
Q4:免费版支持定时自动运行吗?
免费版不支持定时自动运行,需要手动触发。如需定时自动运行,请升级至 PRO 版本.
Q5:免费版与 PRO 版本的区别?
| 对比项 | 免费版 | PRO 版本 |
|---|---|---|
| RSS源数 | 无限制 | 无限制 |
| 定时运行 | 不支持 | cron自动调度 |
| 推送渠道 | 终端输出 | 邮件/微信/Webhook |
| 输出模板 | 固定 | 自定义模板 |
| 多领域分组 | 手动 | 自动分组 |
| API 集成 | 不支持 | REST API |
| 历史管理 | 手动清理 | 自动归档 |
| 内容分析 | 基础去重 | 语义去重+聚类 |
依赖说明
运行环境
- Agent 平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
- 操作系统: Windows / macOS / Linux
- 网络连接: 需要可访问互联网以获取RSS内容
- 本地存储: 需要
~/rss-aggregator/目录读写权限
依赖详情
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由 Agent 内置 LLM 提供 |
| 网络访问 | 服务 | 必需 | 互联网连接 |
| 本地文件系统 | 存储 | 必需 | 操作系统提供 |
| Python 3.8+ | 运行时 | 可选 | 系统包管理器安装 |
API Key 配置
免费版基于 Markdown 指令驱动,无需额外 API Key。所有 RSS 源均为公开免费服务.
# 验证工作区
mkdir -p ~/rss-aggregator && echo "目录就绪"
log && echo "历史日志就绪"
# ...
# 验证RSS源连通性(示例)
curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" https://feeds.example.com/ai-news.xml
# 预期输出: 200
可用性分类
- 分类: MD+EXEC(纯 Markdown 指令,部分功能需要 exec 命令行执行能力)
- 说明: 基于自然语言指令驱动 Agent 读取RSS、抓取正文、去重合并并生成增量推送简报
- 适用规模: 个人用户、轻量级资讯聚合场景
- 核心优势: 增量推送机制,避免信息重复;跨源合并,提升信息密度
- 升级路径: 可无缝升级至 rss-aggregator-tool-pro 获取定时调度与多渠道推送能力
错误处理
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案 |
已知限制
- 需LLM支持,无LLM环境不可用
- 复杂业务场景建议结合人工经验判断
- 执行效率受模型能力与网络环境影响
Top skills in this category
Skill Vetter
@spclaudehomeSecurity-first skill vetting for AI agents. Use before installing any skill from ClawdHub, GitHub, or other sources. Checks for red flags, permission scope, and suspicious patterns.
Github
@steipeteInteract with GitHub using the `gh` CLI. Use `gh issue`, `gh pr`, `gh run`, and `gh api` for issues, PRs, CI runs, and advanced queries.
Humanizer
@biostartechnologyRemove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.
Free Ride - Unlimited free AI
@shaivpidadiManages free AI models from OpenRouter for OpenClaw. Automatically ranks models by quality, configures fallbacks for rate-limit handling, and updates opencla...
Elite Longterm Memory
@nextfrontierbuildsUltimate AI agent memory system for Cursor, Claude, ChatGPT & Copilot. WAL protocol + vector search + git-notes + cloud backup. Never lose context again. Vibe-coding ready.